Azure распознаватель форм - версия модели - PullRequest
Новая
       121

Azure распознаватель форм - версия модели

2 голосов
/ 05 августа 2020

Пара вопросов об управлении моделями Form Recognizer (FR):

Предыстория: я использую инструмент FR Labeling для обучения моделей и C# приложение Function для взаимодействия со службой FA и анализа форм.

  1. Каждый раз, когда модель обучается - создается новый экземпляр. Новая версия не содержит никаких ссылок на предыдущие версии, и в коде нет возможности выбрать модель по имени. Последняя модель может быть запрошена с помощью свойства TrainingCompletedOn, но оно не является отказоустойчивым и не может использоваться, если FR имеет более одного проекта. Вопрос: если ведется непрерывная разработка и модель постоянно улучшается - есть ли способ (или передовой опыт) управлять тем, какая модель должна быть нацелена.
  2. В связи с 1-м Q - поскольку FR всегда создает новый model - заканчивается большой список неиспользуемых моделей, которые все еще активны. и поскольку между ними нет связи - нет безопасного способа выполнить очистку. старые модели можно удалить с помощью API, но это ручной процесс. Какие-либо рекомендации по управлению версиями старых моделей?
  3. Можно ли экспортировать модель, добавить в систему управления версиями и развернуть ее в других средах из системы управления версиями? Существует конечная точка API для копирования моделей между экземплярами FR, но я хотел бы сохранить ее в системе контроля версий и развернуть в среде оттуда.
  4. В связи с Q3 - Какова рекомендуемая практика для управления проектом FR в DevOps? как можно управлять версиями работы и развертывать ее в разных средах?

Спасибо

1 Ответ

0 голосов
/ 23 августа 2020
  1. каждая модель уникальна и независима. он неизменен, вам нужно выбрать модель с максимальной точностью на основе вашего набора тестовых данных.
  2. вы можете вызвать DELETE api, чтобы удалить модель.
  3. на данный момент нет такой поддержки. поскольку каждая модель не может быть изменена после ее создания, я не думаю, что для модели есть большая ценность в управлении версиями.
  4. см. # 1, вы можете использовать набор тестовых данных для измерения производительности модели . Если модель плохо справляется с одним тестовым файлом, вы можете пометить этот тестовый файл и добавить его в обучающий набор и обучить новую (лучшую) модель.

-xin (команда MS Form Recognizer)

...